O framework 12-Factor Agents adapta os princípios comprovados do aplicativo 12-fatores às demandas únicas do desenvolvimento de Agentes de IA. Prescreve uma única base de código com controle de versão, declaração explícita de dependências, configuração independente de ambiente e integração transparente com serviços externos. Define etapas claras de build e release, suporta processos sem estado, ligação por porta, concorrência de processos, desligamentos graciosos e paridade entre desenvolvimento e produção. Ênfase também na centralização dos registros e tarefas administrativas automatizadas. Seguindo essas diretrizes estruturadas, as equipes de desenvolvimento podem criar Agentes de IA modulares, escaláveis e resilientes, simplificando a implantação, melhorando a observabilidade e reduzindo a complexidade operacional.

AI-Agents fornece uma arquitetura modular para definir e executar agentes de IA baseados em Python. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos de agentes, integrar APIs externas ou ferramentas, e gerenciar a memória dos agentes entre sessões. Aproveita LLMs populares, suporta colaboração multiagente e permite extensões baseadas em plugins para fluxos de trabalho complexos, como análise de dados, suporte automatizado e assistentes personalizados.

Aegix fornece um SDK robusto para orquestrar agentes de IA capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos através de raciocínio de múltiplos passos. Com suporte para diversos fornecedores de LLM, permite que desenvolvedores integrem ferramentas personalizadas — de conectores de banco de dados a scrapers web — e mantenham o estado de conversas com módulos de memória como armazenamentos vetoriais. A arquitetura flexível de ciclo do agente de Aegix permite especificar fases de planejamento, execução e revisão, permitindo que os agentes aprimorem seus resultados iterativamente. Seja construindo bots de Q&A de documentos, assistentes de código ou agentes de suporte automatizado, Aegix simplifica o desenvolvimento com abstrações claras, pipelines configuráveis e pontos de extensão fáceis. Projetado para escalar de protótipos até produção, garantindo desempenho confiável e códigos fáceis de manter para aplicações baseadas em IA.

Agents with ADK é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a criação de agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui modelos de agentes modulares, gerenciamento de memória embutido, interfaces de execução de ferramentas e recursos de coordenação de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem rapidamente inserir funções personalizadas ou APIs externas, configurar chains de planejamento e raciocínio, e monitorar interações dos agentes. O framework suporta integração com provedores populares de LLM e fornece funcionalidades de registro, lógica de reintento e extensibilidade para implantações em produção.

Agent-Baba fornece um kit de ferramentas abrangente para criar e gerenciar agentes de IA autônomos adaptados a tarefas específicas. Oferece uma arquitetura de plugins para ampliar capacidades, um sistema de memória para reter contexto conversacional e automação de fluxo de trabalho para execução sequencial de tarefas. Os desenvolvedores podem integrar ferramentas como web scrapers, bancos de dados e APIs personalizadas nos agentes. O framework simplifica a configuração por meio de esquemas em YAML ou JSON, suporta colaboração entre múltiplos agentes e fornece dashboards de monitoramento para acompanhar o desempenho do agente e logs, permitindo melhorias iterativas e implantação tranquila em diversos ambientes.

AgentForge fornece um ambiente estruturado para definir, combinar e orquestrar habilidades individuais de IA em agentes autônomos coesos. Suporta memória de conversação para retenção de contexto, integração de plugins para serviços externos, comunicação multiagente, agendamento de tarefas e tratamento de erros. Os desenvolvedores podem configurar manipuladores de habilidades personalizados, utilizar módulos integrados para compreensão de linguagem natural e integrar-se com LLMs populares como a série GPT da OpenAI. A abordagem modular do AgentForge acelera ciclos de desenvolvimento, facilita testes e simplifica a implantação de chatbots, assistentes virtuais, agentes de análise de dados e bots de automação específicos de domínio.

Agentic-AI é uma estrutura Python de código aberto que simplifica a construção de agentes autônomos utilizando grandes modelos de linguagem como OpenAI GPT. Ela oferece módulos principais para planejamento de tarefas, persistência de memória e integração de ferramentas, permitindo que os agentes decomponham metas de alto nível em etapas executáveis. A estrutura suporta plugins de ferramentas personalizadas — APIs, raspagem de web, consultas a bancos de dados — permitindo que os agentes interajam com sistemas externos. Possui um motor de raciocínio em cadeia que coordena os ciclos de planejamento e execução, recuperações de memória contextuais e tomada de decisão dinâmica. Os desenvolvedores podem facilmente configurar comportamentos do agente, monitorar registros de ações e estender funcionalidades, alcançando automação escalável e adaptável por IA para diversas aplicações.

Agentic AI Workflow é uma biblioteca Python extensível projetada para orquestrar múltiplos agentes de IA na automação de tarefas complexas. Inclui um agente de planejamento para dividir objetivos em etapas acionáveis, agentes de execução para realizar essas etapas via LLMs conectados, e um agente de reflexão para revisar resultados e refinar estratégias. Desenvolvedores podem personalizar modelos de prompt, módulos de memória e integrações de conectores para qualquer modelo de linguagem principal. O framework fornece componentes reutilizáveis, registros e métricas de desempenho para simplificar a criação de assistentes de pesquisa autônomos, pipelines de conteúdo e fluxos de processamento de dados.

AI Refinery fornece às empresas um conjunto de ferramentas para facilitar a integração da inteligência artificial em processos existentes. Ela simplifica a adoção de tecnologias de IA, permitindo que as organizações melhorem a eficiência operacional, aprimorem a experiência do cliente e impulsionem a inovação. A plataforma inclui recursos para automatizar fluxos de trabalho, otimizar processos de tomada de decisão e possibilitar uma análise de dados mais inteligente, tudo adaptado às necessidades específicas do negócio.

O AMOD fornece uma plataforma para implantar modelos de linguagem avançados, como Meta Llama, Anthropic Claude e Amazon Titan, em questão de segundos. Os usuários podem escolher entre vários esquemas de API para suas integrações, garantindo compatibilidade e facilidade de migração de outros provedores de serviços, como o OpenAI. A plataforma suporta escalonamento automático, tornando-a ideal para empresas que buscam soluções robustas e escaláveis de IA com um tempo de configuração mínimo.

AskAtlasAI-Agent capacita desenvolvedores a implantarem agentes de IA que respondem a consultas em linguagem natural contra qualquer conjunto de documentos armazenados no MongoDB Atlas.Coordena chamadas de LLM para incorporação, busca e geração de respostas, gerencia o contexto da conversa e oferece cadeias de prompts configuráveis. Construído em JavaScript/TypeScript, requer configuração mínima: conecte seu cluster Atlas, forneça credenciais da OpenAI, ingira ou referencie seus documentos e comece a consultar via API simples. Também suporta extensões com funções de classificação personalizadas, backends de memória e orquestração multi-modelo.

autogen_multiagent fornece uma maneira estruturada de instanciar, configurar e coordenar múltiplos agentes de IA em Python. Oferece criação dinâmica de agentes, canais de mensagens entre agentes, planejamento de tarefas, ciclos de execução e utilitários de monitoramento. Integrando-se perfeitamente com a API da OpenAI, permite atribuir papéis especializados—como planejador, executor, resumidor—a cada agente e orquestrar suas interações. Este framework é ideal para cenários que requerem fluxos de trabalho modulares e escaláveis de IA, como análise automatizada de documentos, orquestração de suporte ao cliente e geração de códigos em múltiplas etapas.

AutoML-Agent fornece uma estrutura versátil baseada em Python que orquestra cada etapa do ciclo de vida do aprendizado de máquina por meio de uma interface de agente inteligente. Começando com ingestão automatizada de dados, realiza análises exploratórias, tratamento de valores ausentes e criação de recursos usando pipelines configuráveis. Em seguida, realiza busca por arquitetura de modelo e otimização de hiperparâmetros alimentada por grandes modelos de linguagem para sugerir configurações ótimas. O agente executa experimentos em paralelo, rastreando métricas e visualizações para comparar o desempenho. Assim que o melhor modelo é identificado, AutoML-Agent simplifica o deployment gerando containers Docker ou artefatos nativos de nuvem compatíveis com plataformas MLOps comuns. Os usuários podem personalizar workflows via plugins e monitorar a deriva do modelo ao longo do tempo, garantindo soluções de IA robustas, eficientes e reprodutíveis em ambientes de produção.

Converzation AI se especializa em automatizar interações com clientes em várias plataformas. Utiliza processamento de linguagem natural para entender consultas de usuários e fornecer respostas precisas e oportunas. Ao se integrar com sistemas existentes, reduz a carga de trabalho dos agentes humanos, melhora a satisfação do cliente e oferece insights sobre o comportamento do usuário. Este agente de IA é particularmente útil para empresas que buscam melhorar a eficiência do suporte ao cliente.

DeepSeek v3 é um modelo de linguagem AI de última geração construído sobre uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE), com 671 bilhões de parâmetros, com 37 bilhões ativados por token. Treinado em 14,8 trilhões de tokens de alta qualidade, ele se destaca em diversas áreas, incluindo raciocínio complexo, geração de código e tarefas multilíngues. As principais características incluem uma janela de contexto longa de 128K tokens, previsão de múltiplos tokens e inferência eficiente, tornando-o adequado para uma ampla gama de aplicações, de soluções empresariais à criação de conteúdo.

GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.

O Griptape fornece uma estrutura de IA abrangente que simplifica o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA. Ele fornece aos desenvolvedores ferramentas para preparação de dados (ETL), serviços baseados em recuperação (RAG) e gerenciamento de fluxos de trabalho de agentes. A plataforma apoia a construção de sistemas de IA seguros e confiáveis, sem as complexidades das estruturas de IA tradicionais, permitindo que as organizações aproveitem seus dados de forma eficaz para aplicações inteligentes.

Este curso equipa os desenvolvedores com guias passo a passo para implementar vários Agentes de IA usando o ecossistema Hugging Face. Cobre aproveitamento de Transformers para compreensão de linguagem, geração aumentada por recuperação, integração de APIs externas, cadeia de prompts e ajuste de comportamento de agentes. Os alunos constroem agentes para QA de documentos, assistentes conversacionais, automação de fluxo de trabalho e raciocínio em múltiplas etapas. Através de notebooks práticos, os usuários configuram orquestração de agentes, tratamento de erros, estratégias de memória e padrões de implantação para criar assistentes robustos, escaláveis, movidos por IA para suporte ao cliente, análise de dados e geração de conteúdo.

IntelliConnect é uma estrutura de agente de IA versátil que permite aos desenvolvedores criar agentes inteligentes conectando LLMs (por exemplo, GPT-4) com várias APIs e serviços externos. Ela suporta raciocínio em várias etapas, seleção de ferramentas sensível ao contexto e tratamento de erros, tornando-se ideal para automatizar fluxos de trabalho complexos, como suporte ao cliente, extração de dados de web ou documentos, agendamento e mais. Seu design baseado em plugins permite fácil extensão, enquanto o registro e a observabilidade embutidos ajudam a monitorar o desempenho do agente e aprimorar suas capacidades ao longo do tempo.

Julep AI é uma plataforma open-source projetada para ajudar equipes de ciência de dados a construir, iterar e implantar rapidamente fluxos de trabalho de IA em várias etapas. Com Julep, você pode criar pipelines de IA escaláveis, duráveis e de longa duração usando agentes, tarefas e ferramentas. A configuração baseada em YAML da plataforma simplifica processos complexos de IA e garante fluxos de trabalho prontos para produção. Ela suporta prototipagem rápida, design modular e integração perfeita com sistemas existentes, tornando-a ideal para lidar com milhões de usuários simultâneos, enquanto fornece total visibilidade sobre as operações de IA.